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Zusammenfassung – Der Anstieg administrativer Volumina und der regulatorische Druck belasten Produktivität und Kosten in der Versicherungsbranche. Indem Sie Schadensbearbeitung, Vertragsverwaltung, Angebotswesen, Reporting und die Verarbeitung unstrukturierter Dokumente mit RPA-Bots, erweitert durch KI (NLP, Computer Vision), automatisieren, reduzieren Sie Durchlaufzeiten und Fehler und sparen so bis zu 60 % an Betriebskosten.
Lösung: ein agiles CoE aufbauen, Quick Wins priorisieren, über CI/CD-Pipelines und modulare Plattformen (UiPath, Power Automate, Blue Prism) industrialisieren.
Die Versicherungsbranche sieht sich mit einem stetig steigenden Volumen administrativer Aufgaben und wachsenden Anforderungen an Compliance und Servicequalität konfrontiert. Mit Robotic Process Automation lassen sich repetitive Prozesse vom Schadenmanagement bis zur Vertragsverwaltung automatisieren, wodurch operative Kosten um bis zu 60 % gesenkt werden und die Mitarbeitenden bis zu 30 % Zeitgewinn erzielen – bei gleichzeitiger Verlagerung der Fachkompetenzen auf wertschöpfende Tätigkeiten.
Marktführende Lösungen wie UiPath, Power Automate oder Blue Prism bieten eine modulare und skalierbare Basis für einen schnellen Einstieg. Entdecken Sie zehn konkrete Anwendungsfälle und die Best Practices für eine erfolgreiche Einführung von RPA in Ihrem Unternehmen.
Automatisierung zentraler Verwaltungstätigkeiten
Die Optimierung der Schadenbearbeitung, Vertragsverwaltung und Angebotserstellung reduziert maßgeblich Durchlaufzeiten und Fehlerquoten. RPA übernimmt repetitiven Hochvolumenaufwand und verschafft den Teams Raum für wertschöpfende Aufgaben.
Automatisierte Erfassung von Schadendaten
Die manuelle Erfassung von Schadenmeldungsformularen bindet täglich erhebliche Ressourcen und birgt ein hohes Risiko für Eingabefehler oder falsche Klassifizierungen. Durch den Einsatz eines RPA-Bots können Versicherer die wesentlichen Informationen (Name, Datum, Schadensart) automatisch aus Eingangsportalen oder E-Mails extrahieren. Diese Extraktion erfolgt in Echtzeit und wird direkt mit dem Schadenmanagementsystem synchronisiert, was den Aktenöffnungsprozess beschleunigt.
Neben der Geschwindigkeit gewährleistet RPA die Zuverlässigkeit der verarbeiteten Daten. Eingebaute Plausibilitätsprüfungen im Bot validieren Felder (Datumsformat, Vertragsnummern) und reduzieren so Abweisungen oder Rückfragen bei Kunden. Die Mitarbeitenden können sich auf komplexe Analysen und die Kundenkommunikation konzentrieren, während der Bot kontinuierlich Standardfälle bearbeitet.
Automatisierte Vertragsverwaltung
Vertragsverlängerungen und -kündigungen sind häufig von manuellen Prozessen abhängig, die über verschiedene Systeme (CRM, DMS, ERP) verstreut sind. RPA-Bots orchestrieren die Datenextraktion, prüfen Fristen und erstellen automatisch Vertragsänderungen oder Kündigungsschreiben. Diese Workflows interagieren mit jeder Anwendung ohne spezifische API und ermöglichen so eine schnelle Implementierung bei kalkulierbaren Kosten.
Jeder Schritt wird protokolliert, mit Zeitstempel versehen und in einem zentralen Log hinterlegt. Das erhöht die Nachvollziehbarkeit und vereinfacht interne sowie externe Audits. Rechts- und Compliance-Teams erhalten Echtzeit-Einblick in den Vertragsstatus und können nur bei Ausnahmen eingreifen.
Diese Automatisierung nähert sich dem Konzept «Infrastructure as Code» für Geschäftsprozesse an: Jeder Workflow-Schritt wird versioniert und vor dem Rollout getestet. Das Ergebnis ist ein verkürzter Vertragslebenszyklus, weniger administrativ bedingte Streitfälle und eine höhere Kundenzufriedenheit.
Angebotserstellung und Nachverfolgung
Die Erstellung eines Angebots erfordert häufig die Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen: Tarife, Schadenhistorien, interne Richtlinien und regulatorische Dokumente. RPA-Bots sammeln diese Informationen in den Fachsystemen, wenden die Preisregeln an und generieren das Angebot im gewünschten Format (PDF, Word). Sie können das Dokument sogar automatisch per E-Mail oder über ein sicheres Kundenportal versenden.
Die Bots übernehmen auch die Nachverfolgung unverbindlicher Angebote: automatische Erinnerungen, vorprogrammierte Follow-ups und Echtzeit-Reporting an die Vertriebsteams. Dies erhöht die Konversionsrate und schafft Freiräume für Akquise und Kundenberatung.
Dank automatisierter Dashboards hat das Management stets die Performance der Bots im Blick, kann Erinnerungs- oder Preisregeln anpassen und den direkten Umsatzbeitrag messen. Die Flexibilität von RPA erlaubt eine schnelle Anpassung der Workflows an regulatorische Änderungen oder neue Preispolitiken.
Beispiel: Ein mittelgroßer Versicherer automatisierte die Erfassung und Erstvalidierung von Schadenformularen mit einem UiPath-Bot. Das Projekt verkürzte die durchschnittliche Bearbeitungszeit der Anfangsphase um 50 % und reduzierte Datenfehler um 85 %. Dieser Proof of Concept demonstrierte den Mehrwert von RPA im Front-Office, bevor die Technologie auf weitere Prozesse ausgerollt wurde.
Integration von KI und unstrukturierten Daten in RPA
Die Kombination aus RPA und Künstlicher Intelligenz ermöglicht die Verarbeitung von Dokumenten, E-Mails und Bildern ohne manuelles Eingreifen. Fähigkeiten in NLP, Computer Vision und Machine Learning erweitern die Bots über statische Regelwerke hinaus.
Intelligente Extraktion unstrukturierter Daten
Versicherer erhalten täglich Belege im PDF-Format, E-Mails und gescannte Bilder. Mithilfe von NLP können Bots den Textinhalt analysieren, benannte Entitäten (Daten, Orte, Beträge) erkennen und relevante Informationen im Versicherungs-IT-System erfassen. Dieser Ansatz verkürzt die manuelle Dokumentenvorsortierung erheblich und erhöht die Eingabequalität.
Machine Learning-Algorithmen können auf historischen Datensätzen trainiert werden, um komplexe Fälle zu bewältigen, etwa die Erkennung versicherungsspezifischer Begriffe. Modelle lernen kontinuierlich aus Nutzerfeedback, was die Genauigkeit steigert und menschliche Eingriffe reduziert.
Jedes verarbeitete Dokument erhält einen Vertrauensscore. Dateien mit niedrigem Score werden automatisch zur Überprüfung an Fachexperten weitergeleitet, was eine Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle sicherstellt.
Bildverarbeitung zur Schadenbewertung
Computer Vision ermöglicht die Analyse von Fotos zu Kfz- oder Immobilienschäden. Bots identifizieren automatisch beschädigte Bereiche, schätzen den Schadenumfang und erstellen eine erste Kostenschätzung. Experten können diese Einschätzungen prüfen oder anpassen, wodurch der Begutachtungs- und Schadensregulierungsprozess verkürzt wird.
Dieser Ansatz reduziert den Bedarf an obligatorischen Vor-Ort-Besichtigungen und beschleunigt die Schadenregulierung. Deep Learning-Modelle werden regelmäßig mit neuen Bildern trainiert, um Robustheit gegenüber variierender Bildqualität und Lichtverhältnissen zu gewährleisten.
Die Bildanalysen werden in einem unveränderlichen Log dokumentiert, was interne Kontrollen und nachträgliche Prüfungen im Schadensfall erleichtert.
Fortgeschrittene Underwriting-Automatisierung
Der Underwriting-Prozess erfordert die Berücksichtigung zahlreicher Kriterien: Kundenprofil, Schadenhistorie, externe Daten (Kredit-Score, öffentliche Datenbanken). Orchestrierte Bots integrieren diese Quellen, bewerten automatisch das Risiko und leiten eine Angebotsunterlage inklusive Ausnahme-Workflow zur finalen Prüfung weiter.
Wenn ungewöhnliche Kriterien (hohes Risiko, potenzieller Betrugsverdacht) erkannt werden, löst die Lösung eine Alarmmeldung aus und stellt dem Analysten einen vollständigen Dossier zur Verfügung. Dadurch bleiben Reaktionszeiten kurz und die Kundenerfahrung wird reibungslos gehalten, während interne Underwriting-Richtlinien eingehalten werden.
Die Kombination aus RPA und KI erlaubt eine Echtzeit-Anpassung der Scoring-Modelle, indem externe Faktoren wie Wetter, Wirtschaftslage oder neue Risikosignale einbezogen werden.
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RPA für regulatorische Compliance und Betrugserkennung
RPA bietet eine kontinuierliche Überwachung von regulatorischen Vorgaben und automatisierte Auditprozesse, die Nachvollziehbarkeit und Transparenz sicherstellen. Machine Learning-Modelle unterstützen die Betrugserkennung durch Echtzeit-Vernetzung mehrerer Indikatoren.
Regulatorisches Monitoring und automatisiertes Reporting
Reporting-Pflichten erscheinen oft schwerfällig und binden ganze Teams für Datenextraktion, -konsolidierung und -formatierung. RPA programmiert diese Tasks: automatisierte Datensammlung, Formatierung gemäß regulatorischer Vorgaben und Erstellung periodischer Berichte. Dashboards werden in Echtzeit aktualisiert und geben stets Auskunft über relevante Compliance-KPIs.
Workflows integrieren Versionskontrolle und Zugriffsprotokolle, um eine lückenlose Nachverfolgbarkeit von Änderungen zu gewährleisten. Finanzberichte, Solvency-II-Dokumente oder FATCA-Erklärungen werden so ohne manuellen Aufwand erstellt, wodurch Fehler und Auslassungen minimiert werden.
Automatisierte Prozesse sind für Dritte auditierbar, ohne den laufenden Betrieb zu stören, da jede Transaktion zeitgestempelt und dokumentiert ist.
Betrugserkennung mithilfe von Machine Learning
Durch die Analyse von Schaden- und Transaktionsdaten identifizieren ML-Modelle verdächtige Muster (unübliche Häufungen, abnorme Beträge, Auffälligkeiten im Nutzerverhalten). Bots durchsuchen interne und externe Datenbanken, vergleichen Informationen und vergeben jedem Fall einen Risikoscore.
Anomalien werden automatisch an das Fraud-Management-Team weitergeleitet, das ein angereichertes Dossier erhält: Interaktionshistorie, KI-Auswertungsberichte und Handlungsempfehlungen. Diese Vorqualifizierung reduziert False Positives und fokussiert menschliche Ressourcen auf kritische Fälle.
Die Leistungskennzahlen der Modelle werden kontinuierlich über Precision und Recall überwacht, um Parameter anzupassen und die Erkennung im Zeitverlauf zu optimieren.
Beispiel: Eine Versorgungseinrichtung setzte einen Power Automate-Bot für die Sammlung und Konsolidierung der Solvency-II-Compliance-Daten ein. Das Projekt reduzierte den Aufwand für das Quartalsreporting um 70 % und verbesserte die Genauigkeit der KPIs, wodurch der Nutzen der Automatisierung für regulatorische Prozesse belegt wurde.
Best Practices für eine erfolgreiche RPA-Einführung
Die präzise Identifikation priorisierter Prozesse und eine strukturierte Roadmap sichern ein kontrolliertes Wachstum. Agile Governance und schnelle Iterationen gewährleisten Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit der RPA-Lösungen.
Prozessidentifikation und -priorisierung
Der Erfolg eines RPA-Programms beginnt mit einer detaillierten Aufnahme potenzieller Prozesse: Volumen, Frequenz, Variabilität und geschäftlicher Nutzen. Teams bewerten diese Kriterien, vergeben Prioritätsbewertungen und wählen Anwendungsfälle mit hohem Impact und geringer Komplexität aus.
Die Methodik basiert auf kollaborativen Workshops mit IT, Fachabteilungen und Compliance, um Engagement und gemeinsame Zielvorstellungen zu sichern. «Quick Wins» demonstrieren zeitnah Mehrwert und stärken die Unterstützung bei den Stakeholdern.
Jeder Prozess wird modelliert, dokumentiert und validiert, bevor mit der Entwicklung begonnen wird, um eine verlässliche Basis zu gewährleisten und Scope Creep zu vermeiden.
Entwicklungs-, Test- und Deploy-Phasen
Der Lebenszyklus eines RPA-Bots folgt definierten Schritten: Anforderungsdefinition, Design, Entwicklung, Unit- und Integrationstests, Fachabnahme und Produktionsrollout. Dieser Ansatz ist in eine dedizierte CI/CD-Pipeline integriert und beinhaltet Code-Reviews und Qualitätskontrollen.
Testumgebungen spiegeln die Produktion realitätsgetreu wider, um unerwartetes Verhalten im Betrieb zu vermeiden. Automatisierte Tests validieren Workflows und sichern die Stabilität bei jeder Release.
Der Rollout erfolgt so, dass Unterbrechungen minimiert werden: Canary-Deployments, gestaffelte Aktivierung und engmaschige Überwachung in den ersten Tagen.
Governance, kontinuierliche Verbesserung und Toolauswahl
Eine solide RPA-Governance basiert auf einem Center of Excellence (CoE), das Standards definiert, Lizenzen verwaltet und Entwicklungen koordiniert. Das CoE überwacht die Performance, managt Incidents und optimiert Bots im Live-Betrieb.
Regelmäßige Reviews prüfen die Relevanz automatisierter Prozesse, identifizieren Optimierungspotenziale und passen Bots an sich ändernde Geschäfts- oder regulatorische Anforderungen an. Kosten-, Zeit- und Qualitätsmetriken speisen die Roadmap der Weiterentwicklung.
Die Wahl einer offenen, modularen Plattform verhindert Vendor Lock-in, ermöglicht den Betrieb verschiedener RPA-Engines und die einfache Integration von KI-Komponenten. Diese Flexibilität sichert Unabhängigkeit und zukünftige Skalierbarkeit.
RPA als Treiber der digitalen Transformation für Versicherer
RPA, ergänzt durch KI, revolutioniert die Verwaltung administrativer Prozesse, Compliance und Kundenerfahrung in der Versicherung. Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben und die Nutzung unstrukturierter Daten gewinnen Versicherer an Agilität, Präzision und Wettbewerbsfähigkeit.
Um das Potenzial von RPA voll auszuschöpfen, ist ein kontextsensitiver Ansatz essenziell: Auswahl wirkungsvoller Anwendungsfälle, modulare Entwicklung, CI/CD-Pipeline und dedizierte Governance. Plattformen wie UiPath, Power Automate oder Blue Prism bieten eine skalierbare Basis, doch fachlich-technische Expertise macht den Unterschied.
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